CN118034492A - 一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统 - Google Patents
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Abstract
一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，用户身份认证模块用于提供用户注册和登录服务，系统数据处理模块用于数据传输与预处理操作，系统数据管理模块用于数据存储、加密和卸载操作，多模态人机交互模块用于实时交互、数据协同与智能预测，数字化控制模块用于解析数字化指令，用户交互界面控制模块用于提供可视化控制界面。本发明提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法对多模态数据进行加密，提出基于强化学习的多智能体优化算法进行协同交互与智能预测，为一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供优秀的方案。
Description
技术领域
本发明创造涉及数据加密、多智能体优化与强化学习领域，具体涉及一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统。
背景技术
多模态数据加密技术是一种关键的信息安全手段，旨在解决系统采集的多模态数据在传输和存储过程中面临的隐私泄露和安全威胁问题，通过在数字信息的传输和存储阶段引入复杂的加密机制，确保多模态数据的机密性，同时，多模态数据加密技术通过合理的密钥管理和加密算法选择，能够提供高度安全性，防范各种潜在的攻击手段，如网络攻击与数据篡改问题，并且该技术的应用范围涵盖了智能座舱内多种感知器产生的视觉、声音、触觉以及多样化的数据类型，能够有效地保障多模态数据的保密性和完整性，防止未经授权的访问者获取以及篡改关键信息。
多智能体优化技术是一种基于协同学习的方法，旨在解决多智能体系统中的协同任务，通过智能体之间的相互合作，有效地优化系统整体性能，强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习来制定决策策略的技术，核心思想是智能体通过多任务协作的方式，根据环境的反馈不断调整行为，以达到最大化累积奖励的目标，在数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统中，多智能体优化技术结合了强化学习的理念，通过智能体之间的协同学习，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同以及智能预测，这种技术的应用为系统提供了高效、协调的决策支持，使得座舱模拟控制更具有可靠性和智能性。
一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，提出了一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，其中，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法，通过结合多模态生物特征信息的稀疏逼近和高效的频域变换技术，实现了系统安全性的显著增强，该算法不仅适用于单一生物特征，如指纹和虹膜，还能同时处理多种多模态生物特征，确保多模态数据的安全传输，通过采用加速迭代硬阈值技术，生物特征向量得到了高效的稀疏逼近，并嵌入到用户信息模型的斜小波奇异值分解域中，进一步提高了加密的效率，这种加密方法通过选择图像数据中的绿色通道作为主机通道，应用斜小波变换，然后使用奇异值分解变换，充分利用了频域变换的优势，该算法的核心在于利用稀疏表示技术对生物特征数据进行编码，使得即使在承载图像遭到破坏的情况下，依然能高保真地提取隐藏的生物特征信息，这不仅提高了多模态生物特征信息的安全性，而且在系统整体安全性、隐蔽性和抗攻击性方面取得了显著的提升，该算法的有益效果在于充分利用斜小波和奇异值分解频域变换方法，以及加速迭代硬阈值技术进行高效的稀疏逼近，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供了稳健而可靠的数据加密保护；多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法，该算法通过引入层次强化学习，构建了一种层次多智能体强化学习框架，在该框架中，座舱中的智能体具有合作性和同质性，学习是分散的，每个智能体学习如何执行独立子任务、进行任务顺序规划以及与其他智能体协调，通过将任务分解成协作子任务，该算法能够使智能体更快速地学习协调策略，而不是试图在基本动作层面学习协调，同时，该算法充分利用强化学习的层次化特性，使得每个智能体能够同时学习多个层次的协调策略，而不是仅仅学习基本动作的协调，该算法不仅局限于单一智能体的学习，而是将层次强化学习的理念引入多智能体环境，通过在合作子任务层面共享信息，实现了更快速的协调学习过程，总而言之，基于强化学习的多智能体优化算法通过值函数分解、动作值函数和完成函数定义、层次结构更新、协同学习与完成函数更新步骤，使得多智能体模型能够在协同决策中更为高效、灵活，更好地适应多层次任务结构，提高了整个系统的性能，并且通过任务分解和信息共享的方式，实现了用户与座舱之间的实时交互、数据协同和智能预测，为该系统的设计提供了可靠的技术支持；综合而言，本发明通过基于稀疏表示的多模态数据加密算法和基于强化学习的多智能体优化算法，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统引入了高度安全的数据加密、数据协同以及智能预测的特性，这两种算法的应用不仅有效地保障了多模态生物特征数据的安全传输，使得用户多模态信息得到高效加密和隐藏，同时也使得座舱内的多智能体能够通过分层学习迅速协同，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同和智能预测，两种算法的有效结合不仅优化了数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统的整体性能，也共同构建了一个安全可靠、高效智能的数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，为用户提供了智能化与个性化的模拟控制体验。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，用户身份认证模块用于实现账户创建与管理服务，以及将用户输入指令转化为数字化指令；系统数据处理模块包括多模态数据传输单元和多模态数据预处理单元，多模态数据传输单元用于管理多模态数据与数字化指令的传输通道，多模态数据预处理单元用于协同处理多模态数据，为后续的多模态人机交互模块提供优化的输入；系统数据管理模块包括多模态数据加密单元与系统整体数据管理单元，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法对多模态数据的传输过程进行加密保护，确保加密后的数据满足系统内部处理和分析的需求，系统整体数据管理单元用于全局性的数据存储、加密、处理和卸载操作，包括用户信息、指令历史和座舱状态；多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法用于实现用户与座舱之间实时交互、数据协同以及智能预测；数字化控制模块用于解析用户输入的数字化指令，与座舱实时状态进行交互；用户交互界面控制模块用于以可视化的方式实现用户与座舱的模拟控制。
进一步的，用户身份认证模块通过账户管理服务实现用户身份验证，同时通过指令预处理操作确保用户输入指令转化为数字化指令，以保障整体系统的可靠性和高效性。
进一步的，多模态数据传输单元通过处理数字化指令以及维护指令传送通道，实现数字化指令的高效传输，通过接收来自用户身份认证模块的数字化指令，并将其高效地传输到系统的多模态数据预处理单元，确保用户的输入能够迅速且准确地被系统处理。
进一步的，多模态数据预处理单元通过预处理多模态数据，确保多模态数据符合系统的输入要求，包括数据格式的标准化、去除噪音以及多模态数据的整合，确保系统能够更有效地应对不同类型和格式的输入数据，以提高系统对输入数据的理解和处理能力。
进一步的，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法实现对系统数据采集的多模态数据进行安全加密处理，确保系统能够保护用户数据的隐私，防止未经授权的访问，同时通过避免在加密和解密的过程中引入数据损失和篡改问题，确保多模态数据传输的完整性。
进一步的，基于稀疏表示的多模态数据加密算法具体如下：首先，通过斜小波变换对系统采集到的多模态数据中的图像数据绿色通道数据G(x,y)进行变换，并使用斜小波变换基函数进行线性组合，形成新的图像数据表示，公式表示为：
其中，f(x,y)表示最终的加密编码的图像数据，代表图像在空间坐标(x,y)处的像素值，x与y表示图像的像素位置，G(x,y)表示多模态数据中的原始图像绿色通道数据信息特征，hm,n(x,y-mN-n)表示在空间中的不同位置和尺度上的斜小波变换的基函数，m与n分别表示斜小波变换的基函数的索引，M与N分别表示斜小波变换基函数在垂直和水平方向上的尺度数目，通过提取图像的局部特征，为后续的加密过程提供更具代表性的数据表示，并且通过引入非线性映射函数φ(·)对斜小波变换后的图像数据表示进行处理，加强数据的非线性变换，增加加密强度，经过非线性映射处理后的图像数据表示为f'(x,y)＝φ(f(x,y))，同时，通过引入高斯滤波来突出图像中的局部特征，公式为：
其中，F(x,y)表示为经过高斯滤波的图像数据，λ表示为控制增强程度的参数，*表示为卷积运算，σ表示为高斯滤波的标准差，高斯滤波的操作有助于突出图像中的局部特征，使得原始图像数据在后续处理步骤中更容易提取重要信息；其次，对斜小波变换后的图像数据进行奇异值分解操作，将图像数据分解为左右奇异向量和奇异值的乘积形式，提取奇异值作为主要的数据载体，公式表示为：
其中，AM×N表示为原始图像数据的数据矩阵，UM×M左奇异向量矩阵，∑M×N奇异值矩阵，右奇异向量矩阵的转置，奇异值分解将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中U和V为正交矩阵，∑表示为一个对角矩阵，U和V的列向量是原始矩阵的特征向量，∑对角线上的元素是原始矩阵的奇异值，使用奇异值分解来处理图像数据和多模态生物特征信息，以保留多模态数据中的重要信息；然后，使用稀疏逼近法对除图像数据外的多模态数据进行处理，如语音、指纹和虹膜数据，获取不可读形式的稀疏表示，公式表示为：
其中，mins表示对稀疏向量s进行最小化操作，s表示为多模态数据中的一个稀疏向量，P表示一个基矩阵，H表示原始多模态数据组成的矩阵，表示L2范数平方的计算，||·||1表示L1范数的计算，s.t.表示所需求解问题的限制条件，si表示稀疏向量s的第i个元素，代表多模态生物特征信息向量中的一个分量，i表示稀疏向量s的索引，Γ一个稀疏向量中非零元素的位置的集合，对于稀疏向量s中的每个元素si，如果i不在集合Γ中，那么si的取值为零,只有在稀疏向量s在Γ中时才会有非零的多模态生物特征信息，λ表示为硬阈值控制参数，通过引入加速迭代硬阈值技术，优化稀疏逼近法以提高其迭代速度和计算效率，从而增强算法的实用性，通过稀疏逼近法在完备基矩阵中找到欠定线性系统的解来实现数据的表示、压缩和重建，以降低多模态数据维度实现对高维数据的稀疏表示，增强算法的鲁棒性和隐蔽性，假定多模态生物特征信息的稀疏表示矩阵为S，嵌入生物特征后的奇异值矩阵表示为：
其中表示为加密后的奇异值矩阵，包含嵌入了多模态生物特征信息的信息表示，B表示为加密前的奇异值矩阵，τ表示原始多模态数据的奇异值，γ表示调整生物特征信息嵌入强度的参数，δ表示调整随机噪声强度的参数，I表示额外的随机噪声矩阵，用于增强加密的安全性，k表示奇异值数量的索引，通过将处理后的图像数据与其他多模态数据进行融合，得到最终的多模态特征信息表示公式为：
其中，表示为最终多模态特征信息矩阵，A表示原始图像数据矩阵，α与β均表示为权重系数，用于调整各部分的贡献值，通过稀疏表示和随机噪声的结合，增加加密的安全性；最后，使用逆奇异值分解操作还原加密生物特征的矩阵表示为：
其中，表示解密后的多模态特征矩阵，用于提取嵌入的多模态生物特征信息，Y表示为转置运算操作，通过利用稀疏表示技术对生物特征数据进行编码，使得即使在多模态生物特征数据中承载的图像数据遭到破坏的情况下，依然能高保真地提取隐藏的生物特征信息，整体算法提高了多模态生物特征信息的安全性，而且在系统整体安全性、隐蔽性和抗攻击性方面取得了显著的提升，通过充分利用斜小波和奇异值分解频域变换方法，以及加速迭代硬阈值技术进行高效的稀疏逼近，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供了稳健而可靠的数据加密保护。
进一步的，系统整体数据管理单元通过对全局数据进行存储操作，确保对用户信息、指令历史和座舱状态数据的统一管理，通过对接收到的指令和座舱状态数据进行处理，确保数据的准确性和一致性，通过管理用户操作历史，确保用户的个性化体验和系统状态的完整还原。
进一步的，多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法，通过强化学习算法和多智能体模型协同实现用户与座舱系统之间的智能化交互，协同工作以系统整体性能的提高，同时实现对用户指令和座舱状态的智能预测，确保系统能够高效、智能地满足用户的需求。
进一步的，基于强化学习的多智能体优化算法具体如下：首先，构建半马尔可夫决策过程模型，假定状态信息表示为s、动作信息表示为a、奖励信息表示为r以及决策事件表示为N，半马尔可夫决策过程模型的数学表达式为：
P(s',r,N|s,a)
其中，P表示在智能体完成动作a且状态从s转移到s'时获得奖励r并触发决策事件N的概率，状态s与s'表示任务的特定配置，动作a表示智能体采取的策略，奖励r表示执行动作后的即时反馈，决策事件N表示任务中的时间不同步事件；其次，在半马尔可夫决策过程模型上进行扩展，形成多智能体半马尔可夫决策过程模型通过引入协作智能体，其中一组智能体共同控制一个过程，假设智能体是协作的，即它们在较长时间内最大化相同的效用，多智能体半马尔可夫决策过程模型数学表达式为：
其中，Uπ(Ti,s)表示为在状态s执行子任务Ti时的价值函数，i表示多智能体子任务Ti的个数索引，E表示对括号内的随机变量取期望值，rt+k表示在t+k时刻时获得的即时奖励，t表示当前时刻，k表示在执行过程中的时间步长索引，L表示执行子任务Ti所需的总时间步数，γk表示未来奖励的衰减因子，st表示为在时刻t时的状态，π表示智能体在特定状态下选择动作的策略函数；然后，通过基于任务的层次结构的价值函数分解操作将整体任务的价值函数分解为层次结构中所有各个子任务的价值函数以更好地理解和优化每个子任务的贡献，价值函数分解公式为：
其中，Si表示与子任务Ti相关的状态空间，表示从状态s执行子任务Ti到达状态s'且触发决策事件N的概率，Xπ(πi(s),s')表示在子任务的πi(s)策略下从状态s'开始的未来预期累积奖励，Yπ(Ti,s',πi(s')表示在完成子任务Ti后在状态s'下进行πi(s')策略的累积奖励，Uπ(πi(s),s)表示子任务Ti在状态s执行时选择的策略函数πi的价值函数，通过将子任务Ti的价值函数分解为两个部分，即选择子任务时的值和子任务执行后下一个状态的值，并考虑衰减因子γN，进而得到子任务Ti的价值函数，使得多智能体半马尔可夫决策过程模型更好地理解子任务在任务层次结构中的贡献；同时，假定动作价值函数Qπ表示所执行动作的价值，完成函数Cπ表示所完成的子任务累积后的奖励，公式分别为：
其中，Qπ(Ti,s,a)表示在状态s执行动作a时子任务Ti的动作价值函数，Uπ(a,s)表示在状态s执行动作a的价值函数，Qπ(Ti,s',πi(s'))表示子任务Ti在状态s'执行时选择的策略函数πi的动作价值函数，γN表示未来奖励的衰减因子，r(s',πi(s'))表示表示在状态s'下执行策略πi(s')所获得的即时奖励的补偿函数，Dπ(Ti,s,a)表示对于子任务Ti在状态s下执行动作a所获得的即时奖励的补偿函数，Fπ(Ti,s,a)表示在状态s执行动作a后子任务Ti的完成函数，在给定策略π下，通过价值函数Uπ(a,s)、完成函数Fπ(Ti,s,a)、即时奖励的补偿函数Dπ(Ti,s,a)以及下一个状态s'下决策事件N的概率值构成的未来奖励的累积和，共同组成在状态s执行动作a时子任务Ti的动作价值函数，以评估智能体在执行特定动作时的长期回报，通过价值函数分解和存储的值，递归计算层次结构中的所有动作价值函数使多智能体模型能够理解任务层次结构，并能够更有效地学习与决策，递归计算公式为：
Qπ(Ti,s,a)＝Uπ(a,s)+Fπ(Ti,s,a)+Dπ(Ti,s,a)
最后，通过子任务协同方案，假定协同子任务的完成函数值为联合完成函数，通过考虑其他智能体的动作，更新协同子任务的完成函数值以促使多智能体模型更好地协调各智能体的行为，更新公式为：
其中，表示在t+1时刻时状态s执行动作a后协同子任务Ti被智能体j完成的完成函数，/>表示智能体j在t时刻执行动作a时的学习率，/>表示在t时刻时状态s执行动作a后协同子任务Ti被智能体j完成的完成函数，/>表示智能体j在状态s时其他智能体执行的动作，j表示智能体的索引，n表示智能体的总个数，a*表示协同子任务Ti在状态s'时选择的动作，/>表示在t时刻时状态s'执行动作a*时智能体j的价值函数，整体算法通过价值函数分解、动作价值函数和完成函数以及即时奖励的补偿函数定义、层次结构更新、协同学习与完成函数更新步骤，使得多智能体模型能够在协同决策中更为高效、灵活，更好地适应多层次任务结构，通过基于强化学习的多智能体优化算法，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同以及智能预测。
进一步的，数字化控制模块通过解析用户输入的数字化指令，将指令转化为座舱可执行的控制命令，并通过实时监控座舱状态，将实时状态反馈给用户交互界面控制模块，确保用户对座舱状态的实时了解。
进一步的，用户交互界面控制模块通过构建可视化控制界面，以图形化的方式展示座舱状态、操作选项和系统信息，实现用户与座舱之间的高效交互，确保用户对系统操作的便捷性和可操作性。
本发明创造的有益效果：本发明的创新点在于，提出了一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，其中，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法，通过结合多模态生物特征信息的稀疏逼近和高效的频域变换技术，实现了系统安全性的显著增强，该算法不仅适用于单一生物特征，如指纹和虹膜，还能同时处理多种多模态生物特征，确保多模态数据的安全传输，通过采用加速迭代硬阈值技术，生物特征向量得到了高效的稀疏逼近，并嵌入到用户信息模型的斜小波奇异值分解域中，进一步提高了加密的效率，这种加密方法通过选择图像数据中的绿色通道作为主机通道，应用斜小波变换，然后使用奇异值分解变换，充分利用了频域变换的优势，该算法的核心在于利用稀疏表示技术对生物特征数据进行编码，使得即使在承载图像遭到破坏的情况下，依然能高保真地提取隐藏的生物特征信息，这不仅提高了多模态生物特征信息的安全性，而且在系统整体安全性、隐蔽性和抗攻击性方面取得了显著的提升，该算法的有益效果在于充分利用斜小波和奇异值分解频域变换方法，以及加速迭代硬阈值技术进行高效的稀疏逼近，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供了稳健而可靠的数据加密保护；多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法，该算法通过引入层次强化学习，构建了一种层次多智能体强化学习框架，在该框架中，座舱中的智能体具有合作性和同质性，学习是分散的，每个智能体学习如何执行独立子任务、进行任务顺序规划以及与其他智能体协调，通过将任务分解成协作子任务，该算法能够使智能体更快速地学习协调策略，而不是试图在基本动作层面学习协调，同时，该算法充分利用强化学习的层次化特性，使得每个智能体能够同时学习多个层次的协调策略，而不是仅仅学习基本动作的协调，该算法不仅局限于单一智能体的学习，而是将层次强化学习的理念引入多智能体环境，通过在合作子任务层面共享信息，实现了更快速的协调学习过程，总而言之，基于强化学习的多智能体优化算法通过值函数分解、动作值函数和完成函数定义、层次结构更新、协同学习与完成函数更新步骤，使得多智能体模型能够在协同决策中更为高效、灵活，更好地适应多层次任务结构，提高了整个系统的性能，并且通过任务分解和信息共享的方式，实现了用户与座舱之间的实时交互、数据协同和智能预测，为该系统的设计提供了可靠的技术支持；综合而言，本发明通过基于稀疏表示的多模态数据加密算法和基于强化学习的多智能体优化算法，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统引入了高度安全的数据加密、数据协同以及智能预测的特性，这两种算法的应用不仅有效地保障了多模态生物特征数据的安全传输，使得用户多模态信息得到高效加密和隐藏，同时也使得座舱内的多智能体能够通过分层学习迅速协同，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同和智能预测，两种算法的有效结合不仅优化了数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统的整体性能，也共同构建了一个安全可靠、高效智能的数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，为用户提供了智能化与个性化的模拟控制体验。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，用户身份认证模块用于实现账户创建与管理服务，以及将用户输入指令转化为数字化指令；系统数据处理模块包括多模态数据传输单元和多模态数据预处理单元，多模态数据传输单元用于管理多模态数据与数字化指令的传输通道，多模态数据预处理单元用于协同处理多模态数据，为后续的多模态人机交互模块提供优化的输入；系统数据管理模块包括多模态数据加密单元与系统整体数据管理单元，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法对多模态数据的传输过程进行加密保护，确保加密后的数据满足系统内部处理和分析的需求，系统整体数据管理单元用于全局性的数据存储、加密、处理和卸载操作，包括用户信息、指令历史和座舱状态；多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法用于实现用户与座舱之间实时交互、数据协同以及智能预测；数字化控制模块用于解析用户输入的数字化指令，与座舱实时状态进行交互；用户交互界面控制模块用于以可视化的方式实现用户与座舱的模拟控制。
优选的，用户身份认证模块通过账户管理服务实现用户身份验证，同时通过指令预处理操作确保用户输入指令转化为数字化指令，以保障整体系统的可靠性和高效性。
优选的，多模态数据传输单元通过处理数字化指令以及维护指令传送通道，实现数字化指令的高效传输，通过接收来自用户身份认证模块的数字化指令，并将其高效地传输到系统的多模态数据预处理单元，确保用户的输入能够迅速且准确地被系统处理。
优选的，多模态数据预处理单元通过预处理多模态数据，确保多模态数据符合系统的输入要求，包括数据格式的标准化、去除噪音以及多模态数据的整合，确保系统能够更有效地应对不同类型和格式的输入数据，以提高系统对输入数据的理解和处理能力。
优选的，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法实现对系统数据采集的多模态数据进行安全加密处理，确保系统能够保护用户数据的隐私，防止未经授权的访问，同时通过避免在加密和解密的过程中引入数据损失和篡改问题，确保多模态数据传输的完整性。
具体的，基于稀疏表示的多模态数据加密算法具体如下：首先，通过斜小波变换对系统采集到的多模态数据中的图像数据绿色通道数据G(x,y)进行变换，并使用斜小波变换基函数进行线性组合，形成新的图像数据表示，公式表示为：
其中，f(x,y)表示最终的加密编码的图像数据，代表图像在空间坐标(x,y)处的像素值，x与y表示图像的像素位置，G(x,y)表示多模态数据中的原始图像绿色通道数据信息特征，hm,n(x,y-mN-n)表示在空间中的不同位置和尺度上的斜小波变换的基函数，m与n分别表示斜小波变换的基函数的索引，M与N分别表示斜小波变换基函数在垂直和水平方向上的尺度数目，通过提取图像的局部特征，为后续的加密过程提供更具代表性的数据表示，并且通过引入非线性映射函数φ(·)对斜小波变换后的图像数据表示进行处理，加强数据的非线性变换，增加加密强度，经过非线性映射处理后的图像数据表示为f'(x,y)＝φ(f(x,y))，同时，通过引入高斯滤波来突出图像中的局部特征，公式为：
其中，F(x,y)表示为经过高斯滤波的图像数据，λ表示为控制增强程度的参数，*表示为卷积运算，σ表示为高斯滤波的标准差，高斯滤波的操作有助于突出图像中的局部特征，使得原始图像数据在后续处理步骤中更容易提取重要信息；其次，对斜小波变换后的图像数据进行奇异值分解操作，将图像数据分解为左右奇异向量和奇异值的乘积形式，提取奇异值作为主要的数据载体，公式表示为：
其中，AM×N表示为原始图像数据的数据矩阵，UM×M左奇异向量矩阵，∑M×N奇异值矩阵，右奇异向量矩阵的转置，奇异值分解将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中U和V为正交矩阵，∑表示为一个对角矩阵，U和V的列向量是原始矩阵的特征向量，∑对角线上的元素是原始矩阵的奇异值，使用奇异值分解来处理图像数据和多模态生物特征信息，以保留多模态数据中的重要信息；然后，使用稀疏逼近法对除图像数据外的多模态数据进行处理，如语音、指纹和虹膜数据，获取不可读形式的稀疏表示，公式表示为：
其中，mins表示对稀疏向量s进行最小化操作，s表示为多模态数据中的一个稀疏向量，P表示一个基矩阵，H表示原始多模态数据组成的矩阵，表示L2范数平方的计算，||·||1表示L1范数的计算，s.t.表示所需求解问题的限制条件，si表示稀疏向量s的第i个元素，代表多模态生物特征信息向量中的一个分量，i表示稀疏向量s的索引，Γ一个稀疏向量中非零元素的位置的集合，对于稀疏向量s中的每个元素si，如果i不在集合Γ中，那么si的取值为零,只有在稀疏向量s在Γ中时才会有非零的多模态生物特征信息，λ表示为硬阈值控制参数，通过引入加速迭代硬阈值技术，优化稀疏逼近法以提高其迭代速度和计算效率，从而增强算法的实用性，通过稀疏逼近法在完备基矩阵中找到欠定线性系统的解来实现数据的表示、压缩和重建，以降低多模态数据维度实现对高维数据的稀疏表示，增强算法的鲁棒性和隐蔽性，假定多模态生物特征信息的稀疏表示矩阵为S，嵌入生物特征后的奇异值矩阵表示为：
其中表示为加密后的奇异值矩阵，包含嵌入了多模态生物特征信息的信息表示，B表示为加密前的奇异值矩阵，τ表示原始多模态数据的奇异值，γ表示调整生物特征信息嵌入强度的参数，δ表示调整随机噪声强度的参数，I表示额外的随机噪声矩阵，用于增强加密的安全性，k表示奇异值数量的索引，通过将处理后的图像数据与其他多模态数据进行融合，得到最终的多模态特征信息表示公式为：
其中，表示为最终多模态特征信息矩阵，A表示原始图像数据矩阵，α与β均表示为权重系数，用于调整各部分的贡献值，通过稀疏表示和随机噪声的结合，增加加密的安全性；最后，使用逆奇异值分解操作还原加密生物特征的矩阵表示为：
其中，表示解密后的多模态特征矩阵，用于提取嵌入的多模态生物特征信息，T表示为转置运算操作，通过利用稀疏表示技术对生物特征数据进行编码，使得即使在多模态生物特征数据中承载的图像数据遭到破坏的情况下，依然能高保真地提取隐藏的生物特征信息，整体算法提高了多模态生物特征信息的安全性，而且在系统整体安全性、隐蔽性和抗攻击性方面取得了显著的提升，通过充分利用斜小波和奇异值分解频域变换方法，以及加速迭代硬阈值技术进行高效的稀疏逼近，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供了稳健而可靠的数据加密保护。
优选的，系统整体数据管理单元通过对全局数据进行存储操作，确保对用户信息、指令历史和座舱状态数据的统一管理，通过对接收到的指令和座舱状态数据进行处理，确保数据的准确性和一致性，通过管理用户操作历史，确保用户的个性化体验和系统状态的完整还原。
优选的，多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法，通过强化学习算法和多智能体模型协同实现用户与座舱系统之间的智能化交互，协同工作以系统整体性能的提高，同时实现对用户指令和座舱状态的智能预测，确保系统能够高效、智能地满足用户的需求。
具体的，基于强化学习的多智能体优化算法具体如下：首先，构建半马尔可夫决策过程模型，假定状态信息表示为s、动作信息表示为a、奖励信息表示为r以及决策事件表示为N，半马尔可夫决策过程模型的数学表达式为：
P(s′,r,N|s,a)
其中，P表示在智能体完成动作a且状态从s转移到s'时获得奖励r并触发决策事件N的概率，状态s与s'表示任务的特定配置，动作a表示智能体采取的策略，奖励r表示执行动作后的即时反馈，决策事件N表示任务中的时间不同步事件；其次，在半马尔可夫决策过程模型上进行扩展，形成多智能体半马尔可夫决策过程模型通过引入协作智能体，其中一组智能体共同控制一个过程，假设智能体是协作的，即它们在较长时间内最大化相同的效用，多智能体半马尔可夫决策过程模型数学表达式为：
其中，Uπ(Ti,s)表示为在状态s执行子任务Ti时的价值函数，i表示多智能体子任务Ti的个数索引，E表示对括号内的随机变量取期望值，rt+k表示在t+k时刻时获得的即时奖励，t表示当前时刻，k表示在执行过程中的时间步长索引，L表示执行子任务Ti所需的总时间步数，γk表示未来奖励的衰减因子，st表示为在时刻t时的状态，π表示智能体在特定状态下选择动作的策略函数；然后，通过基于任务的层次结构的价值函数分解操作将整体任务的价值函数分解为层次结构中所有各个子任务的价值函数以更好地理解和优化每个子任务的贡献，价值函数分解公式为：
其中，Si表示与子任务Ti相关的状态空间，表示从状态s执行子任务Ti到达状态s'且触发决策事件N的概率，Xπ(πi(s),s')表示在子任务的πi(s)策略下从状态s'开始的未来预期累积奖励，Yπ(Ti,s',πi(s')表示在完成子任务Ti后在状态s'下进行πi(s')策略的累积奖励，Uπ(πi(s),s)表示子任务Ti在状态s执行时选择的策略函数πi的价值函数，通过将子任务Ti的价值函数分解为两个部分，即选择子任务时的值和子任务执行后下一个状态的值，并考虑衰减因子γN，进而得到子任务Ti的价值函数，使得多智能体半马尔可夫决策过程模型更好地理解子任务在任务层次结构中的贡献；同时，假定动作价值函数Qπ表示所执行动作的价值，完成函数Cπ表示所完成的子任务累积后的奖励，公式分别为：
其中，Qπ(Ti,s,a)表示在状态s执行动作a时子任务Ti的动作价值函数，Uπ(a,s)表示在状态s执行动作a的价值函数，Qπ(Ti,s',πi(s'))表示子任务Ti在状态s'执行时选择的策略函数πi的动作价值函数，γN表示未来奖励的衰减因子，R(s',πi(s'))表示表示在状态s'下执行策略πi(s')所获得的即时奖励的补偿函数，Dπ(Ti,s,a)表示对于子任务Ti在状态s下执行动作a所获得的即时奖励的补偿函数，Fπ(Ti,s,a)表示在状态s执行动作a后子任务Ti的完成函数，在给定策略π下，通过价值函数Uπ(a,s)、完成函数Fπ(Ti,s,a)、即时奖励的补偿函数Dπ(Ti,s,a)以及下一个状态s'下决策事件N的概率值构成的未来奖励的累积和，共同组成在状态s执行动作a时子任务Ti的动作价值函数，以评估智能体在执行特定动作时的长期回报，通过价值函数分解和存储的值，递归计算层次结构中的所有动作价值函数使多智能体模型能够理解任务层次结构，并能够更有效地学习与决策，递归计算公式为：
Qπ(Ti,s,a)＝Uπ(a,s)+Fπ(Ti,s,a)+Dπ(Ti,s,a)
最后，通过子任务协同方案，假定协同子任务的完成函数值为联合完成函数，通过考虑其他智能体的动作，更新协同子任务的完成函数值以促使多智能体模型更好地协调各智能体的行为，更新公式为：
其中，表示在t+1时刻时状态s执行动作a后协同子任务Ti被智能体j完成的完成函数，/>表示智能体h在t时刻执行动作a时的学习率，/>表示在t时刻时状态s执行动作a后协同子任务Ti被智能体j完成的完成函数，/>表示智能体j在状态s时其他智能体执行的动作，j表示智能体的索引，n表示智能体的总个数，a*表示协同子任务Ti在状态s'时选择的动作，/>表示在t时刻时状态s'执行动作a*时智能体j的价值函数，整体算法通过价值函数分解、动作价值函数和完成函数以及即时奖励的补偿函数定义、层次结构更新、协同学习与完成函数更新步骤，使得多智能体模型能够在协同决策中更为高效、灵活，更好地适应多层次任务结构，通过基于强化学习的多智能体优化算法，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同以及智能预测。
优选的，数字化控制模块通过解析用户输入的数字化指令，将指令转化为座舱可执行的控制命令，并通过实时监控座舱状态，将实时状态反馈给用户交互界面控制模块，确保用户对座舱状态的实时了解。
优选的，用户交互界面控制模块通过构建可视化控制界面，以图形化的方式展示座舱状态、操作选项和系统信息，实现用户与座舱之间的高效交互，确保用户对系统操作的便捷性和可操作性。
提出了一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，其中，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法，通过结合多模态生物特征信息的稀疏逼近和高效的频域变换技术，实现了系统安全性的显著增强，该算法不仅适用于单一生物特征，如指纹和虹膜，还能同时处理多种多模态生物特征，确保多模态数据的安全传输，通过采用加速迭代硬阈值技术，生物特征向量得到了高效的稀疏逼近，并嵌入到用户信息模型的斜小波奇异值分解域中，进一步提高了加密的效率，这种加密方法通过选择图像数据中的绿色通道作为主机通道，应用斜小波变换，然后使用奇异值分解变换，充分利用了频域变换的优势，该算法的核心在于利用稀疏表示技术对生物特征数据进行编码，使得即使在承载图像遭到破坏的情况下，依然能高保真地提取隐藏的生物特征信息，这不仅提高了多模态生物特征信息的安全性，而且在系统整体安全性、隐蔽性和抗攻击性方面取得了显著的提升，该算法的有益效果在于充分利用斜小波和奇异值分解频域变换方法，以及加速迭代硬阈值技术进行高效的稀疏逼近，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供了稳健而可靠的数据加密保护；多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法，该算法通过引入层次强化学习，构建了一种层次多智能体强化学习框架，在该框架中，座舱中的智能体具有合作性和同质性，学习是分散的，每个智能体学习如何执行独立子任务、进行任务顺序规划以及与其他智能体协调，通过将任务分解成协作子任务，该算法能够使智能体更快速地学习协调策略，而不是试图在基本动作层面学习协调，同时，该算法充分利用强化学习的层次化特性，使得每个智能体能够同时学习多个层次的协调策略，而不是仅仅学习基本动作的协调，该算法不仅局限于单一智能体的学习，而是将层次强化学习的理念引入多智能体环境，通过在合作子任务层面共享信息，实现了更快速的协调学习过程，总而言之，基于强化学习的多智能体优化算法通过值函数分解、动作值函数和完成函数定义、层次结构更新、协同学习与完成函数更新步骤，使得多智能体模型能够在协同决策中更为高效、灵活，更好地适应多层次任务结构，提高了整个系统的性能，并且通过任务分解和信息共享的方式，实现了用户与座舱之间的实时交互、数据协同和智能预测，为该系统的设计提供了可靠的技术支持；综合而言，本发明通过基于稀疏表示的多模态数据加密算法和基于强化学习的多智能体优化算法，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统引入了高度安全的数据加密、数据协同以及智能预测的特性，这两种算法的应用不仅有效地保障了多模态生物特征数据的安全传输，使得用户多模态信息得到高效加密和隐藏，同时也使得座舱内的多智能体能够通过分层学习迅速协同，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同和智能预测，两种算法的有效结合不仅优化了数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统的整体性能，也共同构建了一个安全可靠、高效智能的数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，为用户提供了智能化与个性化的模拟控制体验。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (9)
1.一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，包括用户身份认证模块、系统数据处理模块、系统数据管理模块、多模态人机交互模块、数字化控制模块、用户交互界面控制模块，用户身份认证模块用于实现账户创建与管理服务，以及将用户输入指令转化为数字化指令；系统数据处理模块包括多模态数据传输单元和多模态数据预处理单元，多模态数据传输单元用于管理多模态数据与数字化指令的传输通道，多模态数据预处理单元用于协同处理多模态数据，为后续的多模态人机交互模块提供优化的输入；系统数据管理模块包括多模态数据加密单元与系统整体数据管理单元，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法对多模态数据的传输过程进行加密保护，确保加密后的数据满足系统内部处理和分析的需求，系统整体数据管理单元用于全局性的数据存储、加密、处理和卸载操作，包括用户信息、指令历史和座舱状态；多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法用于实现用户与座舱之间实时交互、数据协同以及智能预测；数字化控制模块用于解析用户输入的数字化指令，与座舱实时状态进行交互；用户交互界面控制模块用于以可视化的方式实现用户与座舱的模拟控制。
2.根据权利要求1所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，用户身份认证模块通过账户管理服务实现用户身份验证，同时通过指令预处理操作确保用户输入指令转化为数字化指令，以保障整体系统的可靠性和高效性。
3.根据权利要求1所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，多模态数据传输单元通过处理数字化指令以及维护指令传送通道，实现数字化指令的高效传输，通过接收来自用户身份认证模块的数字化指令，并将其高效地传输到系统的多模态数据预处理单元，确保用户的输入能够迅速且准确地被系统处理。
4.根据权利要求1所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，多模态数据预处理单元通过预处理多模态数据，确保多模态数据符合系统的输入要求，包括数据格式的标准化、去除噪音以及多模态数据的整合，确保系统能够更有效地应对不同类型和格式的输入数据，以提高系统对输入数据的理解和处理能力。
5.根据权利要求1所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，多模态数据加密单元提出基于稀疏表示的多模态数据加密算法实现对系统数据采集的多模态数据进行安全加密处理，确保系统能够保护用户数据的隐私，防止未经授权的访问，同时通过避免在加密和解密的过程中引入数据损失和篡改问题，确保多模态数据传输的完整性。
6.根据权利要求5所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，基于稀疏表示的多模态数据加密算法具体如下：首先，通过斜小波变换对系统采集到的多模态数据中的图像数据绿色通道数据G(x，y)进行变换，并使用斜小波变换基函数进行线性组合，形成新的图像数据表示，公式表示为：
其中，f(x，y)表示最终的加密编码的图像数据，代表图像在空间坐标(x，y)处的像素值，x与y表示图像的像素位置，G(x，y)表示多模态数据中的原始图像绿色通道数据信息特征，hm，n(x，y-mN-n)表示在空间中的不同位置和尺度上的斜小波变换的基函数，m与n分别表示斜小波变换的基函数的索引，M与N分别表示斜小波变换基函数在垂直和水平方向上的尺度数目，通过提取图像的局部特征，为后续的加密过程提供更具代表性的数据表示，并且通过引入非线性映射函数φ(·)对斜小波变换后的图像数据表示进行处理，加强数据的非线性变换，增加加密强度，经过非线性映射处理后的图像数据表示为f′(x，y)＝φ(f(x，y))，同时，通过引入高斯滤波来突出图像中的局部特征，公式为：
其中，F(x，y)表示为经过高斯滤波的图像数据，λ表示为控制增强程度的参数，*表示为卷积运算，σ表示为高斯滤波的标准差，高斯滤波的操作有助于突出图像中的局部特征，使得原始图像数据在后续处理步骤中更容易提取重要信息；其次，对斜小波变换后的图像数据进行奇异值分解操作，将图像数据分解为左右奇异向量和奇异值的乘积形式，提取奇异值作为主要的数据载体，公式表示为：
其中，AM×N表示为原始图像数据的数据矩阵，UM×M左奇异向量矩阵，∑M×N奇异值矩阵，右奇异向量矩阵的转置，奇异值分解将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积，其中U和V为正交矩阵，∑表示为一个对角矩阵，U和V的列向量是原始矩阵的特征向量，∑对角线上的元素是原始矩阵的奇异值，使用奇异值分解来处理图像数据和多模态生物特征信息，以保留多模态数据中的重要信息；然后，使用稀疏逼近法对除图像数据外的多模态数据进行处理，如语音、指纹和虹膜数据，获取不可读形式的稀疏表示，公式表示为：
其中，mins表示对稀疏向量s进行最小化操作，s表示为多模态数据中的一个稀疏向量，P表示一个基矩阵，H表示原始多模态数据组成的矩阵，表示L2范数平方的计算，||·||1表示L1范数的计算，s.t.表示所需求解问题的限制条件，si表示稀疏向量s的第i个元素，代表多模态生物特征信息向量中的一个分量，i表示稀疏向量s的索引，Γ一个稀疏向量中非零元素的位置的集合，对于稀疏向量s中的每个元素si，如果i不在集合Γ中，那么si的取值为零，只有在稀疏向量s在Γ中时才会有非零的多模态生物特征信息，λ表示为硬阈值控制参数，通过引入加速迭代硬阈值技术，优化稀疏逼近法以提高其迭代速度和计算效率，从而增强算法的实用性，通过稀疏逼近法在完备基矩阵中找到欠定线性系统的解来实现数据的表示、压缩和重建，以降低多模态数据维度实现对高维数据的稀疏表示，增强算法的鲁棒性和隐蔽性，假定多模态生物特征信息的稀疏表示矩阵为S，嵌入生物特征后的奇异值矩阵表示为：
其中表示为加密后的奇异值矩阵，包含嵌入了多模态生物特征信息的信息表示，B表示为加密前的奇异值矩阵，τ表示原始多模态数据的奇异值，γ表示调整生物特征信息嵌入强度的参数，δ表示调整随机噪声强度的参数，I表示额外的随机噪声矩阵，用于增强加密的安全性，k表示奇异值数量的索引，通过将处理后的图像数据与其他多模态数据进行融合，得到最终的多模态特征信息表示公式为：
其中，表示为最终多模态特征信息矩阵，A表示原始图像数据矩阵，α与β均表示为权重系数，用于调整各部分的贡献值，通过稀疏表示和随机噪声的结合，增加加密的安全性；最后，使用逆奇异值分解操作还原加密生物特征的矩阵表示为：
其中，表示解密后的多模态特征矩阵，用于提取嵌入的多模态生物特征信息，T表示为转置运算操作，通过利用稀疏表示技术对生物特征数据进行编码，使得即使在多模态生物特征数据中承载的图像数据遭到破坏的情况下，依然能高保真地提取隐藏的生物特征信息，整体算法提高了多模态生物特征信息的安全性，而且在系统整体安全性、隐蔽性和抗攻击性方面取得了显著的提升，通过充分利用斜小波和奇异值分解频域变换方法，以及加速迭代硬阈值技术进行高效的稀疏逼近，为数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统提供了稳健而可靠的数据加密保护。
7.根据权利要求1所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，多模态人机交互模块提出基于强化学习的多智能体优化算法，通过强化学习算法和多智能体模型协同实现用户与座舱系统之间的智能化交互，协同工作以系统整体性能的提高，同时实现对用户指令和座舱状态的智能预测，确保系统能够高效、智能地满足用户的需求。
8.根据权利要求7所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，基于强化学习的多智能体优化算法具体如下：首先，构建半马尔可夫决策过程模型，假定状态信息表示为s、动作信息表示为a、奖励信息表示为r以及决策事件表示为N，半马尔可夫决策过程模型的数学表达式为：
P(s′，r，N|s，a)
其中，P表示在智能体完成动作a且状态从s转移到s′时获得奖励r并触发决策事件N的概率，状态s与s′表示任务的特定配置，动作a表示智能体采取的策略，奖励r表示执行动作后的即时反馈，决策事件N表示任务中的时间不同步事件；其次，在半马尔可夫决策过程模型上进行扩展，形成多智能体半马尔可夫决策过程模型通过引入协作智能体，其中一组智能体共同控制一个过程，假设智能体是协作的，即它们在较长时间内最大化相同的效用，多智能体半马尔可夫决策过程模型数学表达式为：
其中，Uπ(Ti，s)表示为在状态s执行子任务Ti时的价值函数，i表示多智能体子任务Ti的个数索引，E表示对括号内的随机变量取期望值，rt+k表示在t+k时刻时获得的即时奖励，t表示当前时刻，k表示在执行过程中的时间步长索引，L表示执行子任务Ti所需的总时间步数，γk表示未来奖励的衰减因子，st表示为在时刻t时的状态，π表示智能体在特定状态下选择动作的策略函数；然后，通过基于任务的层次结构的价值函数分解操作将整体任务的价值函数分解为层次结构中所有各个子任务的价值函数以更好地理解和优化每个子任务的贡献，价值函数分解公式为：
其中，Si表示与子任务Ti相关的状态空间，表示从状态s执行子任务Ti到达状态s′且触发决策事件N的概率，Xπ(πi(s)，s′)表示在子任务的πi(s)策略下从状态s′开始的未来预期累积奖励，Yπ(Ti，s′，πi(s′)表示在完成子任务Ti后在状态s′下进行πi(s′)策略的累积奖励，Uπ(πi(s)，s)表示子任务Ti在状态s执行时选择的策略函数πi的价值函数，通过将子任务Ti的价值函数分解为两个部分，即选择子任务时的值和子任务执行后下一个状态的值，并考虑衰减因子γN，进而得到子任务Ti的价值函数，使得多智能体半马尔可夫决策过程模型更好地理解子任务在任务层次结构中的贡献；同时，假定动作价值函数Qπ表示所执行动作的价值，完成函数Cπ表示所完成的子任务累积后的奖励，公式分别为：
其中，Qπ(Ti，s，a)表示在状态s执行动作a时子任务Ti的动作价值函数，Uπ(a，s)表示在状态s执行动作a的价值函数，Qπ(Ti，s′，πi(s′))表示子任务Ti在状态s′执行时选择的策略函数πi的动作价值函数，γN表示未来奖励的衰减因子，R(s′，πi(s′))表示表示在状态s′下执行策略πi(s′)所获得的即时奖励的补偿函数，Dπ(Ti，s，a)表示对于子任务Ti在状态s下执行动作a所获得的即时奖励的补偿函数，Fπ(Ti，s，a)表示在状态s执行动作a后子任务Ti的完成函数，在给定策略π下，通过价值函数Uπ(a，s)、完成函数Fπ(Ti，s，a)、即时奖励的补偿函数Dπ(Ti，s，a)以及下一个状态s′下决策事件N的概率值构成的未来奖励的累积和，共同组成在状态s执行动作a时子任务Ti的动作价值函数，以评估智能体在执行特定动作时的长期回报，通过价值函数分解和存储的值，递归计算层次结构中的所有动作价值函数使多智能体模型能够理解任务层次结构，并能够更有效地学习与决策，递归计算公式为：
Qπ(Ti，s，a)＝Uπ(a，s)+Fπ(Ti，s，a)+Dπ(Ti，s，a)
最后，通过子任务协同方案，假定协同子任务的完成函数值为联合完成函数，通过考虑其他智能体的动作，更新协同子任务的完成函数值以促使多智能体模型更好地协调各智能体的行为，更新公式为：
其中，表示在t+1时刻时状态s执行动作a后协同子任务Ti被智能体j完成的完成函数，/>表示智能体j在t时刻执行动作a时的学习率，/>表示在t时刻时状态s执行动作a后协同子任务Ti被智能体j完成的完成函数，/>表示智能体j在状态s时其他智能体执行的动作，j表示智能体的索引，n表示智能体的总个数，a*表示协同子任务Ti在状态s′时选择的动作，/>表示在t时刻时状态s′执行动作a*时智能体j的价值函数，整体算法通过价值函数分解、动作价值函数和完成函数以及即时奖励的补偿函数定义、层次结构更新、协同学习与完成函数更新步骤，使得多智能体模型能够在协同决策中更为高效、灵活，更好地适应多层次任务结构，通过基于强化学习的多智能体优化算法，实现用户与座舱之间的实时交互、数据协同以及智能预测。
9.根据权利要求1所述的一种数字化多模态人机交互座舱模拟控制系统，其特征在于，数字化控制模块通过解析用户输入的数字化指令，将指令转化为座舱可执行的控制命令，并通过实时监控座舱状态，将实时状态反馈给用户交互界面控制模块，确保用户对座舱状态的实时了解。
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Also Published As
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|---|---|
| CN118034492B (zh) | 2024-07-16 |
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